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【ArcGIS】R语言空间分析、模拟预测与可视化技术

R语言在空间数据挖掘中具有广泛的应用,以下是一些关键内容和常用包的介绍:

R语言空间数据挖掘的关键技术

  1. 空间数据类型

    • 矢量数据:包括点(Point)、线(Line)、面(Polygon)等,通常用于表示地理实体的位置和形状。

    • 栅格数据:以网格形式存储空间信息,每个网格单元具有一个值,常用于表示连续的空间现象,如地形高程、土地覆盖等。

  2. 常用包

    • sp:处理地理数据的基础包,提供了空间数据的基本类和操作方法。

    • sf:基于sp包的改进,提供了更现代的接口和数据结构,支持简单的空间特征(Simple Features)操作。

    • rgdal:封装了GDAL库,用于读取和写入多种地理数据格式,如Shapefile、GeoTIFF等。

    • rgeos:封装了GEOS库,提供几何模型、几何关系判断和基本几何计算操作。

    • spatstat:用于空间点格局分析,可以分析点数据的分布模式和空间关联。

    • gstat:用于地质统计学建模和空间插值,常用于处理空间连续数据。

    • spdep:提供空间依赖性分析工具,用于检测空间自相关。

    • leaflet:用于创建交互式地图,支持现代移动设备。

    • ggplot2:强大的绘图包,可用于创建高质量的空间数据可视化图表。

  3. 空间数据处理

    • 矢量数据处理:包括坐标系定义与转换、裁剪、相交与合并等操作。

    • 栅格数据处理:涉及栅格数据的生成、坐标系转换、裁剪、拼接等。

    • 数据转换:支持矢量数据与栅格数据之间的相互转换。

  4. 空间数据分析

    • 空间自相关分析:使用spdep包检测数据在空间上的相关性。

    • 空间插值:通过gstat等包对空间数据进行插值,预测未知位置的值。

    • 机器学习:利用caretCAST等包进行空间数据的机器学习建模和预测。

  5. 数据可视化

    • 基础绘图:使用plotimage等函数绘制简单的空间地图。

    • 高级绘图:借助ggplot2tmap等包创建更复杂的地图和专题图。

    • 交互式地图:通过leaflet及其扩展包leaflet.extrasleaflet.esri等创建交互式地图。

通过掌握这些技术和工具,你可以有效地进行空间数据挖掘和分析,为相关领域的研究和应用提供支持。

随着地理信息系统(GIS)和大尺度研究的发展,空间数据的管理、统计与制图变得越来越重要。R语言在数据分析、挖掘和可视化中发挥着重要的作用,其中在空间分析方面扮演着重要角色,与空间相关的包的数量也达到130多个。在本次培训中,我们将结合一些经典的例子培训R语言在空间数据处理、管理以及可视化的操作,从空间数据计量、空间数据插值、空间数据建模、机器学习空间预测、空间升、降尺度、数据可视化、知识图谱等方面让您全方位掌握R语言空间数据分析模拟预测及可视化技术。

专题一、R语言空间数据介绍及数据挖掘关键技术

1R语言空间数据讲解及应用特点

1) R语言基础与数据科学

2) R空间矢量数据

3) R栅格数据

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2R语言空间数据挖掘关键技术

1) sp: 处理地理数据的基础包

2) sf:  dataframe数据框风格的地理数据包

3) rgdal: 封装 GDAL (一个开源地理数据抽象库,提供非常丰富的地理数据读写驱动))

4) rgeos: 封装 GEOS 一个开源几何引擎, 提供几何模型、几何关系判断、基本几何计算操作等功能

5) proj4:PROJ4 一个开源地图投影库,提供丰富的地图投影转换算法

6) spatstat: 空间点格局分析

7) gstat、field: 地质统计学建模、空间插值

8) plot、image、image.plot、tmap、ggmap、ggplot2: 空间专题图

9) leaflet: 现代移动优先的交互式地图绘制框架

10) leaflet.extras:leaflet 插件

11) leaflet.esri: ESRI拓展包

12) spdep:空间相关性分析

13) Caret、CAST:机器学习在时空尺度上训练与模拟

专题二、R语言空间数据高级处理技术

1R语言空间矢量数据处理

1) 点、线、面数据

2) 空间矢量数据的坐标系定义、转换

3) 空间矢量数据的裁剪、相交与合并

4) 空间矢量数据的数值计算

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2R语言栅格数据处理

1) 栅格数据的生成与数据管理

2) 栅格数据的坐标系转换

3) 栅格数据的裁剪、相交与拼接

4) 栅格数据的数值计算

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3R语言栅格数据与矢量数据的相互转换

 

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专题三、R语言多维时空数据处理技术与数据清洗整合

1R语言多维时空数据处理

1) nc、tiff等多维时空数据的读取、处理与导出

2) 多维空间数据的管理

2R语言数据清洗和整合

1) 数据缺失值、重复值、异常值处理

2) 数据插补方法

3) 近似采样方法,双线性插值法、最大近邻法等

案例一:全球气象栅格数据的提取、裁剪、重采样和输出

 

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案例二:全球MODIS遥感数据产品的时间趋势分析

 

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案例三:全球和中国土壤数据的分层处理和数据插补

案例四:R语言高层数据与地形数据的计算和提取

 

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专题四、R语言地统计与空间自相关、空间插值方法

1地统计与空间自相关

1) 地理学三大定律

2) 空间自相关和地理加权回归

3) 地统计与空间模型

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2空间插值方法

1) R语言反距离权重插值

2) 不同克里金方法比较

3) R语言克里金插值与半方差函数

4) R语言薄盘样条插值

案例一:全国尺度空间自相关计算和地理加权回归模型的构建

案例二:不同空间插值方法、不同空间模型的比较

 

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案例三:基于不同插值方法的全国与区域气象数据降尺度处理

专题五、R语言机器学习与空间模型预测及不确定性评估

1R语言机器学习方法使用

1) R语言机器学习模型的构建(数据标准化、数据分割、超参数优化)

2) R语言机器学习的验证(不同交叉验证方法、时空交叉验证)

2R语言机器学习空间预测与不确定性评估

案例一:利用环境变量数据构建贝叶斯模型和机器学习模型进行空间预测

案例二:使用机器学习对空间数据进行聚类

专题六、R语言空间尺度转换技术及机器学习方法应用

1空间升、降尺度技术

2使用机器学习进行空间降尺度

案例:利用五种机器学习集成对温度、降水和辐射数据进行空间降尺度

专题七、R语言空间制图一

1R语言空间做图——plot

2R语言空间做图——image、levelplot

 

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专题八、R语言空间做图二

1R语言空间做图——ggplot2

1) R语言sp空间数据和sf空间数据的转换和灵活使用

2) 使用ggplot2对sf数据继续空间制图

2R语言空间专题图——tmap

 

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原文

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